Multiple Intelligences and Success in School Studies
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The applications of multiple intelligence theory in education are wide. Students apply the learning in the classroom according to their own dominant intelligence and learning style, which is most effective for them. Combining learning styles with dominant intelligences enhances the students' learning processes.The purpose of this case study is to examine the relationship between dominant intelligences according to Gardner's multiple intelligence theory and middle school students' academic achievement. A case study was conducted in Israel, in a middle school, among seventh-graders and involved 158 students.Findings indicated that in excellent classes - 80.9% of students had logical intelligence, in at least one of the levels of dominance; in ordinary classes only 48.4% of students have logical intelligence, at least in one of the levels of dominance. We also examined the relationship between the amount of dominant intelligences among students in all classes, excellent and ordinary. Findings indicated that in excellent classes the percentage of students with two or three dominant intelligences was higher than the percentage in ordinary classes. It is important to note that these are not just the logical and verbal, but also all types of intelligences, such as spatial, musical, kinetic and others.In conclusion, the dominant intelligences that highly influence and measure achievement in the education system are not the logical-mathematical and the linguistic-verbal, but the only logical-mathematical. Moreover, the amount of intelligences at the dominant levels can predict and indicate student's success at school.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle